¿Cómo vemos lo invisible? Dr. Diana Scognamiglio sobre la materia oscura y el futuro de la cosmología

En la cosmología contemporánea, el desafío ya no reside simplemente en observar el Universo, sino en reconstruir lo invisible. A medida que los estudios de nueva generación generan volúmenes de datos sin precedentes, los astrofísicos desarrollan métodos cada vez más sofisticados para cartografiar la distribución invisible de la materia oscura, controlar las incertidumbres sistemáticas y extraer parámetros cosmológicos con extraordinaria precisión. La frontera de la investigación se sitúa ahora en la intersección de las lentes gravitacionales débiles, la estructura a gran escala, la computación de alto rendimiento y la inferencia estadística avanzada.

Es en este exigente panorama científico donde el trabajo de la Dra. Diana Scognamiglio adquiere especial relevancia. Formada en física y astrofísica en Italia y posteriormente doctorada en el Instituto Argelander de Astronomía de la Universidad de Bonn —uno de los centros de investigación más intensivos de Europa—, desarrolló un perfil de investigación centrado en la distribución de la materia oscura, la evolución de las galaxias y la reconstrucción de la red cósmica. Su trabajo doctoral fortaleció su rigor metodológico y su independencia crítica, dando forma a un enfoque basado en la precisión, la validación de supuestos y el tratamiento cuidadoso de las limitaciones.

Desde entonces, su carrera la ha llevado a explorar diversas culturas científicas, incluyendo entornos de investigación en Alemania, Rusia y Estados Unidos. A través de su trabajo en importantes colaboraciones internacionales vinculadas a misiones importantes como el JWST, Euclid y el Telescopio Espacial Roman, ha contribuido al mapeo de masas de materia oscura de alta resolución y al estudio de galaxias masivas ultracompactas como reliquias de la formación temprana de estructuras cósmicas. Su investigación integra análisis de datos a gran escala, simulaciones y técnicas de aprendizaje automático, no como herramientas de caja negra, sino como métodos con restricciones físicas diseñados para preservar la interpretabilidad y controlar las incertidumbres sistemáticas en la cosmología de precisión.

Para SKYCR Dialogues, invitar a la Dra. Scognamiglio es especialmente significativo, ya que su trabajo refleja la dirección en la que está evolucionando la astrofísica moderna. Representa a una generación de cosmólogos que combinan un profundo conocimiento físico con sofisticación computacional, gestionando conjuntos de datos a escala de petabytes mientras abordan algunas de las preguntas más fundamentales de la física: la naturaleza de la materia oscura, el crecimiento de la estructura y la arquitectura subyacente del universo. Su perspectiva ofrece a nuestros lectores no sólo una visión técnica de la investigación de frontera, sino también una visión clara de cómo se está transformando la cosmología en la era de la ciencia basada en datos.

– Homer Dávila: ¿Recuerda el momento o la experiencia que despertó por primera vez su interés por la astrofísica? ¿Fue una vocación temprana o algo que se desarrolló gradualmente?

– Diana Scognamiglio: No fue un único momento — creció de manera natural con el tiempo. De niña, era infinitamente curiosa. Pasaba horas en el jardín de mis padres mirando el cielo nocturno, intentando reconocer constelaciones y leyendo libros de astronomía mucho antes de comprenderlos plenamente. Lo que me fascinaba era la idea de que el Universo — algo tan vasto y misterioso — pudiera realmente estudiarse y comprenderse.

También recuerdo ver programas de televisión sobre exploración espacial y pensar: algún día quiero ser una de esas científicas. Quería estudiar cosas misteriosas y quizá incluso contribuir a una misión espacial. En ese momento parecía un sueño lejano, pero sembró algo dentro de mí.

En la escuela, mis profesores fomentaron mi interés por las matemáticas y la física, diciéndome que tenía una inclinación natural por los números y el pensamiento lógico. Así que combiné ambas cosas — el cielo y las ecuaciones — y comprendí que ese podía ser mi camino.

“El campo requiere experiencia híbrida: comprensión física profunda combinada con ciencia de datos y computación de alto rendimiento.”

Usted completó su doctorado en la Universidad de Bonn, en un entorno altamente intensivo en investigación. ¿Cómo moldeó ese período su identidad científica y la dirección de su investigación?

La Universidad de Bonn, y en particular el Instituto Argelander de Astronomía donde trabajé, fue un entorno muy formativo para mí. Era intelectualmente exigente, pero también fuertemente colaborativo. Conservo muy buenos recuerdos de mi tiempo allí, así como de mis mentores y colaboradores.

Durante mi doctorado aprendí a pensar de forma independiente y crítica. Comprendí que la ciencia no consiste únicamente en obtener resultados — consiste en cuestionar supuestos, validar métodos y ser honesta respecto a las limitaciones. Ese período me impulsó hacia la precisión y el rigor.

Al mismo tiempo, formar parte de un gran entorno de investigación me enseñó el valor de la colaboración. Aprendí cuánto se fortalece el trabajo científico a través del debate y la experiencia compartida. Fue también durante esa etapa cuando mi interés por la materia oscura y la evolución de las galaxias se definió con mayor claridad, estableciendo la dirección de mi trabajo posterior.

Su carrera la ha llevado por Italia, Rusia, Alemania y ahora Estados Unidos. ¿Cómo han influido estas experiencias internacionales en su enfoque de colaboración e investigación?

Moverme entre distintos países ha sido uno de los aspectos más enriquecedores de mi carrera. Cada cultura científica tiene un estilo ligeramente diferente — distintas expectativas, patrones de comunicación y enfoques para resolver problemas.

Italia me brindó una sólida formación fundamental y un sentido de creatividad en el pensamiento.
Alemania fortaleció mi rigor y disciplina en la metodología de investigación.

Trabajar internacionalmente, incluyendo Rusia y ahora Estados Unidos, me ha enseñado eficiencia, flexibilidad y capacidad de adaptación. Las grandes colaboraciones en astrofísica involucran a cientos de científicos en distintos continentes. Mi formación internacional me ha hecho sentir cómoda navegando en esos entornos.

Me ha enseñado que la buena ciencia depende no solo de la experiencia técnica, sino también de la comunicación, la confianza y la apertura a distintas perspectivas.

«La ciencia no se trata solo de obtener resultados: se trata de cuestionar suposiciones, validar métodos y ser honesto acerca de las limitaciones”.

Actualmente es investigadora postdoctoral en el Jet Propulsion Laboratory de la NASA. ¿Cuáles son las preguntas científicas centrales que impulsan su trabajo actual?

Recientemente me trasladé a Duke University, donde continúo los proyectos de investigación que inicié en el Jet Propulsion Laboratory de la NASA, ampliando ahora mi participación dentro de la colaboración del Telescopio Espacial Roman.

Mi trabajo está impulsado por una pregunta central: ¿cómo se distribuye la materia oscura en el Universo y cómo moldea la formación y evolución de las estructuras cósmicas?

Mediante el uso de lentes gravitacionales débiles, reconstruyo mapas de alta resolución de materia oscura para estudiar el crecimiento de la red cósmica. En paralelo, investigo galaxias masivas ultracompactas como sistemas reliquia que proporcionan información sobre la formación temprana de galaxias y su conexión con los halos de materia oscura.

Con los actuales y próximos grandes sondeos de Euclid y Roman, estamos en un período en el que técnicas avanzadas de análisis de datos — incluyendo aprendizaje automático — y cartografías detalladas de masa nos permitirán explorar preguntas fundamentales sobre la materia oscura y la energía oscura con una precisión sin precedentes.

Su investigación integra análisis de datos a gran escala, simulaciones y técnicas de aprendizaje automático. ¿Cómo está transformando la inteligencia artificial la astrofísica moderna en la práctica?

La inteligencia artificial se está volviendo esencial en astrofísica — y no solo allí — no como reemplazo de la física o de la creatividad humana, sino como una herramienta poderosa.

Los telescopios modernos generan conjuntos de datos que son simplemente demasiado grandes y complejos para ser manejados únicamente con métodos tradicionales. El aprendizaje automático nos ayuda a clasificar objetos, reducir ruido en imágenes, simular galaxias, reconocer patrones y mucho más.

La IA está transformando la astrofísica al aumentar la eficiencia y permitir nuevos tipos de análisis. Sin embargo, funciona mejor cuando se combina con una sólida comprensión física. No puede tratarse como una “caja negra”. Necesitamos métodos que respeten las restricciones físicas y permitan interpretabilidad.

“El progreso es incremental y mantener la paciencia es esencial.”

¿Cuáles son los mayores desafíos que enfrentan hoy los investigadores al trabajar con conjuntos de datos astronómicos cada vez más masivos?

La escala de los datos es tanto un regalo como un desafío. Estamos enfrentando un verdadero “tsunami” de datos, con sondeos que producen petabytes de información, lo que requiere una transformación en la manera en que se realiza la investigación científica.

Los principales desafíos incluyen gestionar y almacenar datos de manera eficiente, desarrollar algoritmos y tuberías de procesamiento escalables y rápidos — y en algunos casos en tiempo real — y, desde la perspectiva de mi investigación, controlar rigurosamente las incertidumbres sistemáticas.

En la cosmología de precisión moderna, incluso pequeños sesgos sistemáticos pueden provocar desplazamientos significativos en los parámetros cosmológicos inferidos. A medida que las incertidumbres estadísticas disminuyen con conjuntos de datos cada vez mayores, el control de los sistemáticos se convierte en el principal factor limitante.

Con misiones como JWST, Euclid y el Observatorio Rubin produciendo volúmenes de datos sin precedentes, ¿cómo debe prepararse de manera diferente la próxima generación de astrofísicos?

Para ser honesta, no creo que podamos esperar a la próxima generación — ¡debemos empezar ahora! El campo requiere una formación híbrida. Debemos comprender profundamente la física, pero también dominar ciencia de datos, computación de alto rendimiento e inferencia estadística. Eso no es fácil…

“La ciencia no se trata sólo de obtener resultados: se trata de cuestionar suposiciones, validar métodos y ser honesto acerca de las limitaciones.”

La era de analizar únicamente pequeños conjuntos de datos ha terminado. Ser astrofísico hoy implica colaborar entre disciplinas, escribir código, trabajar con herramientas de aprendizaje automático y contribuir a grandes equipos internacionales.

Igualmente importante es la capacidad de adaptación. La tecnología evoluciona rápidamente, y los científicos deben estar preparados para aprender de forma continua.

Mirando hacia atrás en su trayectoria, ¿cuál ha sido un momento particularmente definitorio o transformador en su carrera científica?

Es una pregunta difícil. Los lanzamientos de JWST y Euclid fueron ciertamente momentos definitorios para mí. Ver cómo estas misiones pasaban del concepto a la realidad — y saber que contribuiría a los objetivos científicos para los cuales fueron diseñadas — fue profundamente significativo.

Otro hito particularmente importante y reciente fue observar cómo emergía nuestro mapa de materia oscura de ultra alta resolución a partir de datos de JWST. Reconstruir la estructura invisible del Universo — transformar débiles distorsiones de galaxias en un mapa tangible de materia oscura con un detalle sin precedentes — reunió años de formación, programación, depuración, colaboración, intuición física y perseverancia.

Al mismo tiempo, sigo creyendo que el momento verdaderamente transformador puede estar aún por delante. Cada descubrimiento amplía el horizonte de lo que todavía no comprendemos — y ese sentido de exploración inacabada es lo que hace que este campo sea tan emocionante.

En un entorno de investigación altamente competitivo y exigente, ¿cómo mantiene la motivación y la perspectiva a largo plazo?

Intento recordar por qué entré en la astrofísica en primer lugar: curiosidad y el deseo de dedicarme a lo que más amo. La competencia y los plazos forman parte del trabajo, pero en esencia estamos explorando preguntas fundamentales sobre la existencia. Mantener esa perspectiva ayuda, aunque no diría que sea fácil.

También valoro profundamente la colaboración y la mentoría. La ciencia no es una carrera individual — es un esfuerzo colectivo. Ver mi propio crecimiento y contribuir a grandes colaboraciones me da un sentido de propósito más allá de los logros personales.

“Intento recordar por qué entré en la astrofísica en primer lugar: la curiosidad y el deseo de hacer lo que más me gusta.”

Finalmente, me recuerdo a mí misma que la investigación es un camino a largo plazo. El progreso es incremental, y mantener la paciencia es esencial.

Si pudiera presenciar un gran avance en astrofísica durante su vida, ¿cuál desearía más ver — y por qué?

Lo que más deseo presenciar es la identificación definitiva de la naturaleza de la materia oscura. Ya sea mediante un experimento de detección de partículas, una firma cosmológica o un avance teórico, comprender de qué está hecha la materia oscura transformaría tanto la astrofísica como la física fundamental.

Respondería una de las preguntas abiertas más profundas sobre el Universo y demostraría cómo las observaciones de galaxias y de la estructura a gran escala se conectan con los bloques fundamentales de la naturaleza.

Ese tipo de unificación — desde las mayores escalas cósmicas hasta las partículas más pequeñas — sería extraordinario de presenciar… y aún más si pudiera contribuir a ello.

Reflexión Editorial

A medida que la cosmología transita hacia una era definida por estudios a escala de petabytes y una precisión observacional sin precedentes, el desafío ya no se limita a detectar la estructura del Universo, sino a reconstruir lo invisible con rigor metodológico. La próxima frontera no es simplemente una observación más profunda, sino una interpretación disciplinada.

El trabajo de la Dra. Diana Scognamiglio refleja un cambio fundamental en nuestra forma de abordar la estructura cósmica. La materia oscura no se observa directamente; se infiere mediante distorsiones sutiles, patrones estadísticos y señales gravitacionales presentes en vastos conjuntos de datos. Extraer una estructura significativa de esa complejidad exige más que velocidad computacional: requiere claridad conceptual, control sistemático e interpretabilidad física.

La cosmología de precisión ha revelado una paradoja: a medida que se reducen las incertidumbres estadísticas, los efectos sistemáticos se convierten en la frontera dominante. En este entorno, la capacidad de cuestionar suposiciones, validar metodologías e integrar el aprendizaje automático sin renunciar a la comprensión física se vuelve esencial. El futuro de la cosmología no estará determinado únicamente por telescopios más grandes, sino por investigadores capaces de gestionar simultáneamente datos, teoría e incertidumbre. Lo que surge de este diálogo no es simplemente una discusión sobre mapas de materia oscura o misiones de sondeo. Es un retrato de un campo en transformación: de la observación a la reconstrucción, de la detección al modelado, del análisis aislado a la colaboración global. El andamiaje invisible del Universo se está poniendo poco a poco de manifiesto, no a través del espectáculo, sino a través del rigor.

Si en las próximas décadas se pretende resolver la naturaleza de la materia oscura y refinar nuestros modelos cosmológicos, será mediante la síntesis disciplinada de la física, la computación y el razonamiento crítico. Conversaciones como esta no son ceremoniales: revelan la arquitectura intelectual que sustenta la cosmología moderna.

Ya no nos limitamos a observar el Universo. Estamos aprendiendo a cartografiar lo invisible.

— Homer Dávila
Astrofísico
Fundador de SKYCR